科技日报|摆脱瓶瓶罐罐？化学走进自动化时代( 二 )
克罗宁表示 ， 尽管“自动化学”和“化学计算机”都可以复制今天已经出版的大多数化学反应 ， 下一步将是使这些机器更可靠 。 柯林斯则补充说 ， 以前 ， “自动合成”系统50%的错误需要一名工程师来修复 ， 但现在错误率不到10％ ， 他们希望用户最终可以通过电话来排除系统故障 。
柯林斯强调说：“化学自动化仍是新生事物 ， 过去18个月 ， 它才开始真正爆发 。 ”
机器学习是“秘密武器”
研究人员指出 ， 驱动该领域快速发展的一个“推手”是美国国防部高级研究项目局 。 该部门发起了名为“制造（Make-It）”的四年计划 ， “化学计算机”和“自动合成”都囊括其中 。 该计划项目经理安妮·菲舍尔的长期目标是加快发现有用分子的过程 。
菲舍尔解释称 ， 要发现新分子 ， 化学家需要费力将原子精加工成新颖的结构 ， “制造和测试这些分子费时费力” 。 但现在 ， “制造”项目促进了“化学计算机”和“自动合成”等机器人工具的研制 ， 这些机器可以用于快速自动制造出分子 。
菲舍尔目前正领导一个新项目——“加速分子发现” ， 这是化学自动化的新阶段：开发出更智能的软件来告诉机器人要制造什么分子以及如何制作它们 。
许多人认为 ， 要做的这一点 ， “秘密武器”在于机器学习 。 现在有不少科学家在朝这方面努力 ， 开发能进行基本化学学习的机器 。 比如 ， 去年 ， 美国麻省理工学院的化学家康纳·康利所在的团队让一款算法与一套自动流化学系统“联姻” ， 以更好地指导系统的运行 。 他们用包含数十万个化学反应的数据库对该算法进行了训练 ， 该算法也能预测新产品的配方 。 康利说：“基于这些模式 ， 该系统可以发现如何设计出从未见过的新分子 。 ”
不过 ， 康利也强调说 ， 这套系统要想真正“大显身手” ， 还有很长的路要走 。 首先 ， 它的预测基于相似的分子；而且 ， 人类化学家需要夯实机器生成过程中缺少的细节 。
目前 ， 该团队正在与十多家化学和制药公司合作 ， 以改进其分子预测算法 。 一些公司已将该软件投入使用 ， 默克制药公司计算和结构化学助理副总裁胡安·阿尔瓦雷斯表示 ， 康利的机器学习算法是公司向内部研究人员提供的多种化学预测工具之一 。
尽管每个小组都从不同角度探讨化学的自动化问题 ， 但他们殊途同归 。 菲舍尔说：“我们的目标不是取代化学家 ， 而是为化学家提供工具 ， 使他们能够更好、更快地实施和应用化学方法 ， 并使他们‘变身’为富有创造力的思想家 。 ”
来源：科技日报
编辑：张琦琪
审核：管晶晶
【科技日报|摆脱瓶瓶罐罐？化学走进自动化时代】终审：冷文生
推荐阅读
- 超新星|树木年轮或是超新星影响地球印迹
- 开心汽车|陈一舟再陷“人人网式失败”：开心汽车难摆脱盈利困境、仍存退市风险
- 太空治理|科技日报：太空治理中国不能缺席，航天立法要加快推动
- 科技日报|德州1份进口产品外包装呈阳性；我国器官捐献志愿登记达251万人丨科技早新闻
- 科技日报|中国高铁跑得这么稳 竟和天上的北斗卫星有关
- 字节|字节跳动发起教育行业“全面战争”：AI产品押重注，能否摆脱BAT投资教育的失败魔咒？
- 科技日报|我国化妆品消费全球第二，为何产业发展却面临困境？
- |摆脱运营困境，从搭建有效的用户运营体系开始
- 武器知识|摆脱核心器部件受制于人局面 中国北斗三号系统自主可控
- 摩尔定律|后摩尔定律时代的新引擎：先进封装助力中国半导体摆脱“红皇后”